代码资源链接

MATLAB实现智能计算方法课程所有实验代码资源链接为：MATLAB实现智能计算方法课程所有实验代码资源
Github仓库地址为：github.com/lazyn1997/C…
gitee仓库地址为：gitee.com/lazyn/CSDN_…

读者们可以点击各个实验的标题查看对应的博客

实验一 模糊聚类分析

1. 根据下面表格中的数据，用Matlab（或Python）编程进行数据标准化处理；
2. 根据标准化处理后的数据，用Matlab（或Python）编程，建立模糊相似矩阵，并编程求出其传递闭包矩阵；
3. 根据模糊等价矩阵，编程绘制动态聚类图；
4. 根据原始数据，编程确定最佳分类结果。

实验二 模糊控制仿真实验

利用Fuzzy工具箱，设计洗衣机洗涤时间的模糊控制器，已知人的操作经验为：

• 污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长；
• 污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中；
• 污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短。

其中，SD（污泥少）、MD（污泥中）、LD（污泥多）、NG（油脂少）、MG（油脂中）、LG（油脂多）、VS（洗涤时间很短）、S（洗涤时间短）、M（洗涤时间中等）、L（洗涤时间长）、VL（洗涤时间很长）。

1. 假设污泥、油脂、洗涤时间的论域分别为0-100，0-100，1-120，用fuzzy工具箱设计相应的模糊推理系统，给出具体的步骤和输入、输出语言变量的隶属函数图、模糊控制规则表和推理结论立体图。
2. 假定污泥=60，油脂=70，给出推理图和结果。

实验三 BP神经网络

利用BP神经网络，解决性别分类问题：

1. 原始数据student.xls，部分数据放入报告中即可；
2. 以身高、体重为输入，性别为输出，设计网络结构（以图的形式放入报告）；
3. 手工编码（python或MATLAB），实现对性别的分类计算，并用测试数据验证模型的正确性。
4. 用MATLAB工具箱编程实现模型仿真并用测试数据对性别进行预测。

测试数据1:身高（162cm），体重（56kg），性别（女）。

测试数据2:身高（172cm），体重（75kg），性别（男）。

实验四 RBF神经网络

1. 利用RBF神经网络，解决异或问题

1. 异或问题本质上是一个二分类问题：输入为向量[x1,x2]，输出是标量，取值限定为0或1。

2. 设计网络结构（以图的形式放入报告）；
3. 手工编码（python或MATLAB），实现对异或问题的分类计算。
4. 用MATLAB工具箱编程实现模型仿真。

测试数据1:x1=0.95，x2=0.03。

测试数据2:x1=0.92,x2=0.89。

2. 曲线拟合

1. 给定一系列已知的采样点，就可以近似确定在某未知自变量位置处的函数值(18个点)

X=-9,-8,-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

Y=-129,-32,-118,-138,-125,-97,-55,-23,-4,2,1,-31,-72,-121,-142,-174,-155,-77

2. 手工编码（python或MATLAB），实现曲线拟合。
3. 用MATLAB工具箱编程实现曲线拟合，改变spread，观察拟合结果并截图放入报告中。

实验五 Hopfield神经网络

在三维平面上，定义两个平衡点(1,-1,1)和(-1,1,-1),使所有的输入向量经过迭代最后都收敛到这两个点。

1. 给出手工计算过程，并用代码（python或matlab）实现；
2. 设计网络结构（以图的形式放入报告）；
3. 用MATLAB工具箱编程实现模型仿真。

实验六 支持向量机

利用支持向量机，构造性别分类器：

1. 以身高、体重为输入，性别为输出，设计支持向量机；
2. 手工编码或工具箱编码（python或MATLAB），实现对性别的分类计算，并用测试数据验证模型的正确性。
3. 用测试数据对性别进行预测。

测试数据1:身高（162cm），体重（56kg），性别（女）。

测试数据2:身高（172cm），体重（75kg），性别（男）。

实验七 遗传算法

1. 利用遗传算法，解决下列函数优化求解：

   $\{\begin{array}{l}\min F(x,y)=(x-3.5{)}^2+(y+4{)}^2\\ 1<x,y<10\end{array}$

2. 利用遗传算法，求函数 $f(x)=x+10\sin (5x)+7\cos (4x)$ 的最大值，其中 $0\le x\le 9$ 。